文献解读|草鱼高密度遗传图谱的构建以及如何在大量QTL位点内筛选候选基因
发布日期:2020-12-19 浏览次数:2631
草鱼作为亚洲水产养殖的重要品种,对其生长相关性状的研究极具经济价值。本文利用简化测序的方法构建了草鱼高密度遗传图谱,将基因组组装到染色体水平;对生长相关性状进行QTL定位获得大量位点,经亲本重测序后获得了可靠的候选基因。
Construction of a high-density genetic map and mapping of growth related QTLs in the grass carp (Ctenopharyngodon idellus)
期刊:BMC Genomics
IF:3.867
摘要
本研究通过简化测序技术,使用一对远缘亲本草鱼及其100个六个月大的全同胞后代,构建了具有6429个SNP的高密度遗传图谱。图谱的总长度为5553.43 cM,平均标记间隔为1.92 cM。该图与草鱼基因组草图和斑马鱼基因组均具有良好的共线性,并且基因组草图的89.91%可组装到染色体水平。此外,根据后代的生长相关性状,在5个连锁组的16个位置中鉴定出30个数量性状位点(QTL),其中包括7个体重位点,9个体长位点,5个体高位点和9个全长位点。这些QTL的PVE从13.4到21.6%不等。最后,通过亲本重测序数据预测这些区域的17个基因与生长相关。
材料方法
材料:远缘亲本,100个六个月大的全同胞子代
测序平台:X-10 (Illumina Inc.)
结果分析
SNP标记过滤
通过SOAP2和RADtyping软件检测了2个亲本和100个后代的基因组的SNP。预先选择了16359个标签的5818个共显性标记SNP和3531个显性InDel标记。经过bowtie和bowtie2软件比对后共获得8608个真正独特的标签。
在排除明显偏分离的标记(χ2test,p <0.05,df = 2)后,共获得6602个标签上的6658个标记用于构建遗传连锁图谱。基因组中标记之间的平均间隔为0.119 Mb。标记分布在610个supercontigs上,占草鱼基因组草图的93.47%。为更加快速准确的构建图谱,合并了相同的位置标记。在子代中分型成功率较高的标记用作构建图谱的代表性标记,最终获得3866个真实标记(a-marker)。
连锁图谱的构建
将3866个a-marker和所有相关的SNP分为24组(LOD≥5.0),用于构建父母本遗传图谱及中性图谱。雄性图谱包含分布在1973个位点上的3875个标记,图谱总长6301.59cM,平均间隔3.23 cM。雌性图谱包含分布在1898个位点上的3742个标记,图谱总长5680.51cM,平均间隔2.89 cM。中性图谱包含分布在3340个位点上的6429个SNP,图谱总长5553.43cM,平均间隔1.29 cM。
从雌性,雄性和中性图谱中的标记总数来看,父母双方中只有1188个标记为杂合位点,这些标记占所有标记的18.47%,中性图谱上总SNP数目远超雄性或雌性图谱。说明该研究中父母本差异很大,他们的子代适合构建遗传图谱。
基因组组装及与斑马鱼的共线性分析
所有的6429个标记分布在605个supercontigs上,其总长为0.81G,占草鱼基因组草图的89.81%。具有超过20个SNP的99个supercontig用于基因组组装,并与连锁群之间显示出良好的共线性(图2a)。同理筛选得到511个独特标签,其中506个落在斑马鱼染色体上。这些SNP在草鱼和斑马鱼之间显示出良好的宏观共线性(图2b)。
生长相关性状的QTL定位
对四个生长相关性状(TL,BL,BH,BW)进行成对比较,数据表明所有性状均表现出很高的相关性。其中TL与BL具有最高的相关性,系数为0.97;BL和BH之间最低,系数为0.89。基于这些表型数据,在10个基因组区域(GRs),16个遗传连锁区域(GLRs)或包括LG2,LG10,LG14,LG16和LG18的5个LG中发现了30个与生长相关的QTL(表2,图1)。这些LG和相应的supercontig遵循共线性(图2c)。
与生长相关性状的候选基因鉴定
为了更准确地检测候选基因,对亲本全基因组进行了平均深度30x的重测序。至少有一个亲本杂合的SNP有2,415,558个,此外还获得1,135,559个InDels。
由于30个QTL位于16个GLR或10个GRs上(表2),因此使用这些区域来挑选候选基因。GRs的起始和终止位点是由邻近SNP的QTL组成的。八个GR的端点位于相同的supercontig上,例如qBW1a(表2),选取位于这些区间内的基因。对于剩余两个GR,位置与末端位于不同的短supercontig上,例如qBW4a(表2)。选取这两个区域内的所有基因。结果共获得49个初步候选基因。进一步筛选,保留的基因至少含有一个功能性SNPs/InDels突变,最终共获得17个候选基因(表3)。
小结
对于开发到的SNP和InDel标记,本研究使用SOAP2、RADtyping软件和bowtie、bowtie2软件进行标记的鉴定比对,获得独特的标签使得图谱构建更加准确,有助于基于图谱的比较基因组分析及共线性分析。对于定位到的大量QTL位点,无法确定其候选基因,通过位点位置的关联分析比较,选取supercontig重复区域的基因及短supercontig区域的所有基因作为初步候选基因,并通过重测序数据联合分析进一步保留这些基因内具有SNPs/InDels功能性突变的基因,最终得到17个候选基因。

